\chapter{Lixo}

\section{Introdução}

Neste capítulo, será dada ao leitor uma visão geral do contexto no qual este trabalho se insere,
assim como os seus objetos de investigação e os seus objetivos.

Seções deste capítulo:
\begin{enumerate}
 \item Contextualização
 \item Objetivos Gerais
 \item Objetivos Específicos
\end{enumerate}

\section{Contextualização}

O Brasil possui uma larga fatia do mercado global de \textit{smartphones}, 
detendo 2,3\% da comercialização de novos aparelhos e com previsão de aumento para 4,7\% até 2016~\cite{idc}.
Apesar do atraso em relação aos países desenvolvidos, as operadoras
telefônicas estão fornecendo serviços de qualidade cada vez melhor a preços cada vez mais 
baratos. Além disto, a evolução da tecnologia \textit{mobile}, tanto no que tange ao \textit{hardware}
quanto ao \textit{software}, está tornando os dispositivos cada vez mais acessíveis financeiramente
para a população.

Paralelamente, a recente melhoria da renda e da qualidade de vida dos brasileiros vem possibilitando que 
eles destinem uma maior parcela de seus recursos financeiros ao entretenimento e à cultura.
Dados do Ministério do Turismo indicam um aquecimento no mercado de turismo no país, que teve um 
crescimento de 10,06\% nas receitas entre os meses de janeiro de 2011 e janeiro de 2012~\cite{ministerioTurismo}.
Além disso, grandes eventos internacionais a ocorrerem nos próximos anos, como a Copa do Mundo e as Olimpíadas,
prometem fomentar ainda mais o número de turistas internos e externos.

Observa-se também que a infraestrutura turística em muitas das cidades brasileiras apresenta
grandes deficiências. Os centros de informações são, de maneira geral, escassos e 
ineficientes, causando inúmeros transtornos e trazendo dificuldades aos visistantes. No caso dos estrangeiros
a situação se complica ainda mais, devido a obstáculos linguísticos e consequentes dificuldades
de comunicação. Observa-se um despreparo da população local para receber este público.
O grande número de visistantes esperados para grandes eventos podem agravar ainda
mais este quadro.

Este trabalho se propõe a desenvolver uma solução que tire proveito da tecnologia 
para tornar o visitante mais independente da infraestrutura turística local, de maneira a facilitar
o seu acesso à informação. 
Esta tecnologia envolve principalmente o campo de processamento de imagens, que é extremamente abrangente em suas aplicações, 
indo desde ao auxilio em procedimentos médicos até à restauração de pinturas antigas~\cite{Gonzalez} tendo um papel fundamental no 
contexto aprensentado. 
 
Será desenvolvido um aplicativo de visão computacional
que irá apresentar os pontos turísticos de uma cidade. Por meio de seus \textit{smartphones}, os usuários poderão
obter informações dos locais visitados, assistindo vídeos previamente gravados.
A aplicação se estenderá também às agências turísticas, que poderão criar seus próprios passeios guiados
e extender seus serviços aos usuários a qualquer momento, independentemente da presença física de um guia. 

Desta maneira, a aplicação vê este crescente aquecimento no mercado de \textit{smartphones} como uma oportunidade
para fomentar ainda mais o mercado turístico nacional e diminuir algumas deficiências existentes no setor, 
com foco na melhoria da qualidade dos serviços disponíveis e na satisfação de seus usuários.


\section{Objetivos Gerais}

Desenvolver uma aplicação para dispositivos Android que permita a visualização de passeios guiados 
virtuais em pontos turísticos.


\section{Objetivos Específicos}

\begin{enumerate}
  \item 
    Utilizar técnicas de processamento de imagens e visão computacional para o reconhecimento de um ambiente,
    a fim de determinar a localização do usuário.
  \item
    Comparar a eficiência de diferentes técnicas de classificação de imagens no contexto de reconhecimento de
    locais turísticos.
  \item
    Analisar a capacidade dos dispositivos móveis de executarem estas técnicas, assim como considerar métodos mais
    simples de classificação, que possam ter resultados satisfatórios~\cite{BoimanShechtmanIrani}, já que 
    os \textit{smartphones}, em geral, possuem maiores limitações de memória, CPU e capacidade de exibição 
    de imagens~\cite{MichaelWells}. 
    
     

\end{enumerate}


%\section{Organização deste Documento}





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Daqui para baixo é material antigo

\section{Classificador Hierárquico}

\textbf{\#\#\#\#\# ESTA SECAO PROVAVELMENTE SERÁ REMOVIDA} verificar o que será aproveitado

O algoritmo para classificação será um classificador hierárquico. A idéia, portanto, é utilizar várias camadas de classificação
de forma que a cada nova camada, a quantidade de possibilidades para a resposta correta tenha diminuido. 

Seja $C = \{c_{1}, c_{2}, ..., c_{k}\}$ um conjunto de classificadores. Cada classificador sendo
de qualquer um dos tipos apresentados nos capítulos anteriores. Durante a execução,
receberemos um conjunto de imagens como entrada, digamos $I = \{i_{1}, i_{2}, ..., i_{n}\}$. 
Para este determinado conjunto de entrada, teremos um conjunto de possíveis locais aos quais as imagens se referem. 
Estas imagens serão fornecidas ao sistema pelo usuário, ao chegar no local turístico e apontar a camera do seu dispositivo
para um ambiente.

Seja $A = \{a_{1}, a_{2}, ..., a_{m}\}$ o conjunto de todos os possíveis ambientes naquele local turístico. 
Nosso objetivo é que, a cada nova camada de classificação, o conjunto de ambientes diminua, até que haja apenas uma opção.
Os classificadores vão ficando mais específicos a medida que se aprofunda no conjunto de classificação.

A seguir, serão mostrados os algoritmos utilizados em cada camada de classificação.

\section{Imagem Média}

\textbf{\#\#\#\#\# ESTA SECAO PROVAVELMENTE SERÁ REMOVIDA} verificar o que será aproveitado

Na primeira camada de classificação, será utilizado um algoritmo relativamente simples. 
Como em todo sistema de aprendizado supervisionado, precisamos de um conjunto de treinamento para que o algoritmo funcione de 
maneira correta. Para cada um dos ambientes, portanto, será feito um vídeo que deve capturar a essência principal do ambiente,
procurando focar a camera em algum objeto de interesse. Para cada vídeo, recolheremos \textit{frames} igualmente espaçados e montaremos 
uma imagem média, que esperamos conter a informação principal daquela cena.

A imagem média tem as mesmas dimensões dos \textit{frames} obtidos no vídeo e é obtida da seguinte forma: cada \textit{píxel} é calculado
como sendo a média dos \textit{píxels} naquela posição de todos os \textit{frames} escolhidos.

Em um mesmo ponto turístico existem diversos ambientes diferentes e queremos descobrir em qual destes ambientes está o usuário.
Estes ambientes são, normalmente, suficientemente diferentes para conseguirmos
separa-los apenas com uma comparação direta de píxels. Esta comparação direta, será feita utilizando a imagem média. 

%\begin{figure}[H]
%	\centering
%	\includegraphics[width=0.5\textwidth]{imagens/antigas/altar}
%	\label{fig:catedral1}
%\end{figure}

%\begin{figure}[H]
%	\centering
%	\includegraphics[width=0.45\textwidth]{imagens/antigas/estatua}
%	\includegraphics[width=0.45\textwidth]{imagens/antigas/pilastra}
%	\caption{Altar, Estátua, Pilastra}
%	\label{fig:catedral2}
%\end{figure}

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=0.32\textwidth]{imagens/antigas/altar}
	\includegraphics[width=0.32\textwidth]{imagens/antigas/estatua}
	\includegraphics[width=0.32\textwidth]{imagens/antigas/pilastra}
	\caption{Altar, Estátua, Pilastra}
	\label{fig:catedral}
\end{figure}

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=0.5\textwidth]{imagens/antigas/altar_avg}
	\label{fig:catedral_avg1}
\end{figure}

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=0.45\textwidth]{imagens/antigas/estatua_avg}
	\includegraphics[width=0.45\textwidth]{imagens/antigas/pilastra_avg}
	\caption{Altar, Estátua, Pilastra médios}
	\label{fig:catedral_avg2}
\end{figure}

Como podemos observar da figura~\ref{fig:catedral_avg2}, as imagens médias captam a essência das cenas e conseguimos
distinguir o objeto principal do ambiente. Visualmente, conseguimos perceber que a probabilidade de uma imagem de
teste ser mais próxima da imagem média correta é maior do que de ser mais próxima de uma outra imagem média qualquer.
Observa-se também que a forma como os vídeos são feitos influenciam crucialmente no resultado do treinamento, já que um vídeo 
com imagens pouco focadas em um objeto específico podem gerar imagens médias com ruído excessivo, podendo diminuir
bruscamente a eficiência do método proposto.

O conjunto de treinamento neste caso são os \textit{frames} dos vídeos capturados, que são condensados em uma única imagem, que 
chamamos de imagem média. Quando recebermos uma imagem de entrada (conjunto de teste), será feita a comparação direta dos píxels
desta imagem com todas as imagens médias de todos os ambientes pré-cadastrados. O classificador irá calcular qual das imagens médias 
é mais parecida com a imagem de entrada e o resultado do algoritmo será o ambiente relacionado aquela imagem média.

O resultado da comparação das imagens é simplesmente a soma da diferença absoluta de todos os píxels. Esperamos que o menor número 
obtido por meio deste cálculo seja resultado da comparação com a imagem média do ambiente correto.


\begin{table}[h!]
    \caption{Resultados Altar a Estátua - 10 \textit{frames}}
    \begin{center}
        \begin{tabular}{| l | l | l | l | l | l | l | l | l | l |}
            \hline
            Foto Comparada & Altar & Catedral & Cruz & Entrada & Estátua\\ \hline
            Altar &  89393257 & 93175858 & 101333638 & 91590105 & 97597306 \\ \hline
            Catedral & 93887813 & 62157374 & 102429034 & 74637891 & 93871658 \\ \hline
            Cruz & 90589183 & 124364188 & 77696434 & 114375791 & 97536294 \\ \hline
            Entrada & 110549557 & 105923876 & 108549804 & 102289401 & 112800660 \\ \hline
            Estátua & 82252947 & 94214916 & 81756536 & 93038557 & 73217832 \\ \hline
            Jesus & 116638746 & 83589499 & 117104107 & 93227744 & 116357873 \\ \hline
            Mural & 78995975 & 91408416 & 72800606 & 94182767 & 64018628\\ \hline
            Pilastra & 107600831 & 107591616 & 103432792 & 100140699 & 111907580\\ \hline
            Sudário & 98947814 & 115618647 & 86988183 & 107059716 & 93917743 \\ \hline
        \end{tabular}
    \end{center}
    \label{table:table_10_frames_1}
\end{table}

\begin{table}[h!]
    \caption{Resultados Jesus a Sudário - 10 \textit{frames}}
    \begin{center}
        \begin{tabular}{| l | l | l | l | l | l | l | l | l | l || l |}
            \hline
            Foto Comparada & Jesus & Mural & Pilastra & Sudário & Resultado\\ \hline
            Altar & 109073018 & 118834555 & 105996592 & 118814249 & 89393257\\ \hline
            Catedral & 86095806 & 92142191 & 81682778 & 135266627 & 62157374\\ \hline
            Cruz & 138061626 & 99142055 & 121742796 & 105558387 & 77696434\\ \hline
            Entrada & 122235238 & 97455825 & 105702226 & 149645283 & 97455825\\ \hline
            Estátua & 109299064 & 85455459 & 107057608 & 113265185 & 73217832\\ \hline
            Jesus & 52356955 & 102290300 & 94183051 & 115320644 & 52356955\\ \hline
            Mural & 88784584 & 47550929 & 107205838 & 93856327 & 47550929\\ \hline
            Pilastra & 112902366 & 99804765 & 109937718 & 109756825 & 99804765\\ \hline
            Sudário & 119159919 & 123300022 & 123642973 & 42001360 & 42001360\\ \hline
        \end{tabular}
    \end{center}
    \label{table:table_10_frames_2}
\end{table}

%\begin{table}[h!]
%    \caption{Resultados Comparação Histograma}
%    \begin{center}
%        \begin{tabular}{| l | l | l | l | l |}
%            \hline
%            Imagem de entrada & \specialcell{Candidatos\\(\textit{Correlation})} & \specialcell{Candidatos\\(\textit{Chi-Square})} & \specialcell{Candidatos\\(\textit{Intersection})} & \specialcell{Candidatos\\(\textit{Bhattacharyya distance})}\\ \hline
%            Altar & \specialcell{entrada\\pilastra\\sudario} & \specialcell{entrada\\pilastra\\sudario} & \specialcell{entrada\\pilastra\\sudario} & \specialcell{entrada\\pilastra\\sudario}\\ \hline
%            Catedral & \specialcell{catedral\\pilastra\\sudario} & \specialcell{catedral\\pilastra\\sudario} & \specialcell{catedral\\pilastra\\sudario} & \specialcell{catedral\\pilastra\\sudario}\\ \hline
%            Cruz & \specialcell{pilastra\\mural\\sudario} & \specialcell{estatua\\mural\\sudario} & \specialcell{pilastra\\mural\\sudario} & \specialcell{cruz\\pilastra\\sudario}\\ \hline
%            Entrada & \specialcell{cruz\\pilastra\\sudario} & \specialcell{cruz\\pilastra\\sudario} & \specialcell{entrada\\pilastra\\sudario} & \specialcell{cruz\\pilastra\\sudario}\\ \hline
%            Estatua & \specialcell{estatua\\mural\\sudario} & \specialcell{estatua\\estatua\\sudario} & \specialcell{estatua\\pilastra\\sudario} & \specialcell{estatua\\estatua\\sudario}\\ \hline
%            Jesus & \specialcell{jesus\\sudario\\sudario} & \specialcell{jesus\\mural\\sudario} & \specialcell{jesus\\sudario\\mural} & \specialcell{jesus\\pilastra\\sudario}\\ \hline
%            Mural & \specialcell{cruz\\mural\\sudario} & \specialcell{estatua\\mural\\sudario} & \specialcell{jesus\\mural\\sudario} & \specialcell{estatua\\mural\\sudario}\\ \hline
%            Pilastra & \specialcell{estatua\\mural\\sudario} & \specialcell{estatua\\mural\\sudario} & \specialcell{altar\\pilastra\\sudario} & \specialcell{altar\\mural\\sudario}\\ \hline
%            Sudário & \specialcell{sudario\\estatua\\mural} & \specialcell{estatua\\mural\\sudario} & \specialcell{sudario\\jesus\\mural} & \specialcell{sudario\\cruz\\mural}\\ \hline
%        \end{tabular}
%    \end{center}
%    \label{table:table_comparacao_histograma}
%\end{table}

Observando os resultados obtidos, percebemos que conseguimos diminuir consideravelmente nosso conjunto inicial de
possíveis ambientes. Para 7 das 9 imagens, o resultado obtido foi exatamente o resultado esperado, ou seja, o classificador
classificou corretamente o ambiente. Para 2 das imagens, Entrada e Pilastra o algoritmo classificou erroneamente os ambientes.
Entretanto, ainda assim, conseguimos diminuir nosso conjunto de busca. Para a imagem da Pilastra, o resultado correto foi o
quinto menor, ou seja, podemos retirar dois ambientes da lista de possibilidades. Para a imagem da Entrada, o resultado correto
foi apenas o segundo menor, diminuindo nosso conjunto de busca para este ambiente de 9 para apenas 2 imagens.

Como nosso classificador é hierárquico e esta é apenas a primeira camada de classificação, podemos concluir que 
este método, apesar de simples, tem uma eficiência considerável, diminuindo muito o espaço de busca de ambientes.

Os resultados mostrados nas tableas~\ref{table:table_10_frames_1} e ~\ref{table:table_10_frames_2} foram obtidos utilizando
apenas 10 \textit{frames} dos vídeos do conjunto de treinamento. Uma possível estratégia para tentar melhorar os resultados
foi aumentar esta quantidade de \textit{frames}. O resultado utilizando 50 \textit{frames} está mostrado nas tabelas a seguir.

\begin{table}[h!]
    \caption{Resultados Altar a Estátua - 50 \textit{frames}}
    \begin{center}
        \begin{tabular}{| l | l | l | l | l | l | l | l | l | l |}
            \hline
            Foto Comparada & Altar & Catedral & Cruz & Entrada & Estátua\\ \hline
            Altar  & 87276436 & 93144479 & 100692594 & 91681078 & 97896427\\ \hline
            Catedral & 92283768 & 61235955 & 100365578 & 71139636 & 93828337\\ \hline
            Cruz & 90097736 & 124008521 & 75794770 & 111133210 & 97179973\\ \hline
            Entrada & 109358646 & 105822107 & 107193962 & 99436340 & 112583767 \\ \hline
            Estátua & 80249336 & 93357061 & 80415328 & 90332880 & 72867501\\ \hline
            Jesus & 115284945 & 82326772 & 114835869 & 91625337 & 116171932 \\ \hline
            Mural & 76839078 & 90674843 & 69525966 & 90971216 & 62957537\\ \hline
            Pilastra & 107144922 & 106988721 & 101796606 & 97903766 & 111586531\\ \hline
            Sudário & 96374489 & 114052680 & 86055417 & 106887301 & 93553322\\ \hline
        \end{tabular}
    \end{center}
    \label{table:table_50_frames_1}
\end{table}

\begin{table}[h!]
    \caption{Resultados Jesus a Sudário - 50 \textit{frames}}
    \begin{center}
        \begin{tabular}{| l | l | l | l | l | l | l | l | l | l || l |}
            \hline
            Foto Comparada & Jesus & Mural & Pilastra & Sudário & Resultado\\ \hline
            Altar  & 107546956 & 119201300 & 104861946 & 120209631 & 87276436\\ \hline
            Catedral & 86005780 & 92609552 & 79675396 & 136651443 & 61235955\\ \hline
            Cruz  & 137666880 & 99420582 & 119914872 & 106597249 & 75794770\\ \hline
            Entrada & 122091812 & 97346352 & 103407508 & 151374173 & 97346352\\ \hline
            Estátua & 108269794 & 85701678 & 105855326 & 114843857 & 72867501\\ \hline
            Jesus & 50917369 & 102371721 & 92342013 & 118601628 & 50917369\\ \hline
            Mural & 89105076 & 47790964 & 106172994 & 95589665 & 47790964\\ \hline
            Pilastra & 112110088 & 99993478 & 108193422 & 111632513 & 97903766\\ \hline
            Sudário & 117698411 & 123859495 & 122439663 & 41607492 & 41607492\\ \hline
        \end{tabular}
    \end{center}
    \label{table:table_50_frames_1}
\end{table}

Observamos que a nossa desconfiança de que o aumento da quantidade de \textit{frames} melhoraria o resultado não
foi confirmada. Visualmente, podemos perceber que esta mudança fez com que a imagem média ficasse ainda menos nítida.
Além disso, como os resultados foram os mesmos, acreditamos que não obtivemos nenhuma informação adicional com o aumento
da quantidade de \textit{frames}.

\subsection{Requantização}

\textbf{\#\#\#\#\# ESTA SECAO PROVAVELMENTE SERÁ REMOVIDA} verificar o que será aproveitado

Ainda na primeira camada de classificação, procuramos outras formas de melhorar o algoritmo proposto.
A tentativa seguinte foi fazer uma requantização da imagem média:

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=0.75\textwidth]{imagens/antigas/altar_requantizado}
	\caption{Altar Requantizado}
	\label{fig:altar_requantizado}
\end{figure}

Requantizamos a imagem média, de forma que ela passou a ser composta por blocos de 32x32 \textit{píxels} cujo valor é o valor médio
de cor dos \textit{píxels} que compunham aquele bloco na imagem original. O objetivo é deixar as imagens médias ainda mais
parecidas com as imagens de teste, tentando diminuir seu ruído total.

Apesar de intuitiva e visualmente esta estratégia pareça uma boa estratégia, não obtivemos nenhuma melhora nos resultados
do algoritmo apresentado. Os conjuntos de possíveis ambientes ao final da classificação mantiveram-se os mesmos dos
obtidos sem fazer este passo de requantização adicional.

Foram feitas tentativas com tamanhos de bloco de 8x8, 16x16, 32x32 e 64x64 \textit{píxels} com diferenças de 10 e 50
\textit{frames} e os resultados mantiveram-se imutáveis.


\section{Material Antigo de Histograma}

O cálculo de histogramas é uma ferramenta muito simples e útil no processamento de imagens~\cite{Castleman}. Dada uma imagem
com níveis de cinza no intervalo $[0, L-1]$, é definido por $h(r_k) = n_k$, onde $r_k$ é o \textit{k}-ésimo nível de cinza e $n_k$ é a 
quantidade de \textit{pixels} que possuem o nível de cinza $r_k$. Normalmente normaliza-se o histograma, dividindo o resultado pela quantidade
total de \textit{pixels} da imagem, $n$, obtendo-se $p(r_k) = n_k/n$~\cite{Gonzalez}. 
Um histograma descreve basicamente a frequência de níveis de cinza de uma imagem, apesar desta simplicidade, a visualização de seu gráfico pode
fornecer informações importantes, dependendo da aplicação, como brilho médio e contraste~\cite{Bovik}.
Técnicas de equalização de histogramas~\cite{Gonzalez} podem ser de extrema utilidade para melhoria da qualidade da imagem em casos
de baixos contrastes.

Para o contexto deste trabalho, podemos utilizar o cálculo de histogramas para auxiliar no processo de classificação. Em uma
imagem no espaço de cores RGB, por exemplo, uma análise dos histogramas de cada plano de cor pode restringir um processo de busca
em uma árvore de classificação a lugares abertos ou fechados pela simples verificação da predominância de cores em uma paisagem.


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\section{Sistemas de Reconhecimento de Padrões e Classificadores}  %%%%%%%%%%%%%%%%%
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Duda e Hart definiram reconhecimento de padrões (RP) como uma área da computação 
que estuda o reconhecimento de regularidades em ambientes complexos e ruidosos~\cite{DudaHart}. O termo 
\textbf{reconhecimento de padrões} (\textit{pattern recognition}) se destingue de \textbf{casamento de 
padrões} (\textit{pattern matching}) pelo fato de o segundo procurar por correspôndencias exatas e completas,
enquanto que o primeiro busca soluções aproximadas, mas suficientes. Por exemplo, problemas relacionados a expressões
regulares poderiam ser classificados como de casamento, equanto que o problema de determinar se duas fotos
apresentam imagens de um mesmo lugar são categorizados como de RP (as imagens não são
idênticas, apenas retratam a mesma paisagem).

De maneira geral, um sistema de RP possui as seguintes etapas~\cite{PROverview}, nesta ordem, dado um objeto: 

\begin{enumerate}
  \item aquisição dos padrões; 
  \item extração de características relevantes; 
  \item pré-processamento; 
  \item classificação/regressão/descrição; 
  \item e pós-processamento, resultando em uma decisão;
\end{enumerate}

No que diz respeito ao item 4, será considerado para este trabalho apenas o problema de classificação.
Definimos classificação como o problema de RP de associar um determinado objeto a grupos específicos~\cite{PROverview}. Classificação 
de Imagens, portanto, no contexto de Ciências da Computação, corresponde ao ramo que lida com problemas de associar imagens
a classes. Dada uma foto de uma paisagem, por exemplo, poderíamos analisar as suas características e 
determinar se a imagem corresponde a classe de uma cidade ou de uma floresta. Agrupar imagens em grupos semânticamente semelhantes
é uma tarefa desafiadora~\cite{CityLandscape}.

Vários dificuldades surgem ao tentarmos classificar uma imagem e a maneira que o problema for abordado terá impacto direto 
na taxa de acerto e no tempo de execução do classificador. A escolha das características da imagem a serem consideradas 
(segunda etapa de um sistema de RP - extração de características relevantes), é uma decisão difícil dada a vasta gama de informações
presentes em uma imagem. Em uma foto, por exemplo, podem ser verificadas cores, bordas, gradientes, formas ou uma infinidade de outros
atributos. A escolha dos atributos e o projeto do classificador são as peças chave para o sucesso do sistema. 

Quando são utilizadas fotos de cenários reais, condições técnicas ou externas também podem impactar nos resultados. Diferenças
entre as resoluções de máquina fotográficas, assim como condições de luminosidade podem dificultar a classificação.
Desta maneira, a fim de se maximizar a taxa de acerto do classificador, recomenda-se que o programa seja projetado especificamente para 
os tipos de imagens e classes em questão, dado que as imagens podem possuir naturezas extremamente diferentes. 
Uma foto digital colorida, por exemplo,é muito disitinta de um desenho em preto e branco. Alguns 
classificadores serão discutidos nas próximas seções.


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Aprendizado supervisionado e não-supervisionado}  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


Os sistemas de reconhecimento de padrões (e, consequentemente, os classificadores de imagens) são normalmente agrupados em dois 
grandes grupos: de aprendizado supervisionado e não-supervisionado. O primeiro deles consiste em uma técnica de elaboração
de uma função de mapeamento a partir de um treinamento prévio. O sistema é então treinado com uma série de \textit{inputs} rotulados,
isto é, cuja resposta é conhecida. A tarefa do algoritmo passa a ser predizer os resultados de uma entrada desconhecida,
dado que ele já analisou vários exemplos anteriormente. Poderíamos dizer que o aprendizado supervisionado é algo como aprender
por exemplos. Existem, portanto, ao menos duas etapas: a de treinamento e a de predição. Um algoritmo muito conhecido 
que é classificado como de aprendizado supervisionado são as redes neurais~\cite{RedesNeurais}.

De maneira mais formal, o objetivo do aprendizado supervisionado é estimar uma função \textit{F} dados pares ordenados (x,\textit{F}(x)), onde x
é a variável que representa os \textit{inputs} válidos. Quando \textit{F} é uma função contínua, diz-se que \textit{F}
trata-se de uma regressão, enquanto que quando os \textit{outputs} de \textit{F} são discretos, diz-se que é um problema de
classificação. Um \textit{software} de detecção de faces poderia ser implementado, por exemplo, com um sistema supervisionado no qual
imagens rotuladas como "rosto" ou "não-rosto" seriam fornecidos como treinamento. Informações como "aspecto redondo", "discos escuros
nos locais dos olhos", etc., poderiam tentar definir como um rosto se parece, mas estes dados não estariam codificados no programa.
O sistema iria tentar, com base apenas nos exemplos do treinamento, decidir como um rosto se parece e inferir quais figuras 
tratam de faces e quais não. 

Por outro lado, sistemas de aprendizado não-supervisionado correspondem a métodos de aprendizado onde não existe uma etapa prévia
de treinamento. Um conjunto de variáveis é fornecida e o algoritmo tenta separá-las em classes distintas, através da identificação
de padrões nos grupos. A não utilização da etapa de treinamento obviamente trás dificuldades adicionais à caracterização das 
classes. Este fato, entretando também pode trazer algumas vantagens, como a de assumir que todas as informações necessárias estão
presentes no conjunto fornecido como \textit{input}. Assim, não é necessário inferir como \textit{F} irá se alterar.
Muitos autores também se referem ao aprendizado não-supervisionado como algoritmos de \textit{clustering} (agrupamento).
O \textit{K-Means clustering}~\cite{KMeans} é um exemplo de algoritmo de aprendizado não supervisionado.

De maneira análoga ao exemplo citado anteriormente, um conjunto de fotos poderia ser fornecido ao sistema 
não-supervisionado que iria tentar separá-las em grupos.
Obviamente, o algoritmo não seria capaz de saber como um rosto se parece, mas ele poderia ser capaz de agrupar as imagens de 
naturezas bem distintas em classes diferentes (fotos de pessoas são bem diferentes de fotos de carros, por exemplo).

Em alguns casos pode ser interessante também uma abordagem híbrida, na qual são técnicas são
empregadas para evitar a utilização de um grande número de \textit{inputs} durante a fase de treinamento. Em alguns casos,
o algoritmo pode distinguir objetos bem diferentes mas solicitar uma confirmação no caso de objetos semelhantes (\textit{active learning}, 
ou aprendizado ativo).
Em outros casos, dois sistemas diferentes podem ser treinados com um número menor de exemplos e então trocar informações
a respeito de suas decisões, aprendendo a partir destas discussões. 



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\section{Métodos para a classificação de imagens}  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


Nesta seção serão introduzidos alguns algoritmos que podem ser utilizados separadamente ou em conjunto
para a classificação de imagens digitais.

\subsection{Comparação de Histograma}

A análise e comparação de histogramas é provavelmente um dos algoritmos mais simples de classificação de imagens.
Ainda assim, a solução pode ser atraente quando levado em consideração que o cálculo do histograma consome relativamente
poucos recursos computacionais e pode trazer resultados satisfatórios~\cite{JointHistogram}. O seu emprego pode ser interessante em sistemas
com poder de processamento limitado, tais como celulares e \textit{smartphones}.

A ideia básica por trás desta técnica é atribuir características das imagens às classes que irão compor o
histograma e então realizar as comparações entre estes histogramas. Um caso trivial seria, a título de exemplo, a utilização
do critério cor. Poderíamos calcular separadamente os histogramas normalizados da quantidade de elementos presente em cada classe
de cada componente RGB de uma imagem \textit{x}. Supondo que estão sendo utilizadas 8 classes de 32 bits (considerando 
que as cores são discretizadas em 256 níveis), a primeira classe do histograma correspondente a cor R (\textit{red})
conteria o número de elementos com valor entre 0 e 31 presentes na componente vermelha (divido pelo número total de pixels, visto 
que o valor deve ser normalizado). No intuito
de se determinar qual de duas outras imagens, \textit{a} ou \textit{b}, se assemelha mais a \textit{x}, calculam-se os
histogramas normalizados \textit{H} das novas imagens e subtrai-se os valores valores de cada classe de cada 
componente de \textit{x} (Faz-se \textit{H(a)}-\textit{H(x)} e \textit{H(b)}-\textit{H(x)}). \textbf{ERRADO, 
não fizemos assim} Os módulos dos valores são então somados e tem-se que o menor
valor obtido pertence a imagem mais semelhante a \textit{x}. 

A chave para se obter bons resultados com esta técnica, entretanto, é a computação de outros atributos no cálculo dos histogramas.
Seguem alguns critérios que podem ser combinadas e devem ser levadas em consideração para o projeto do classificador.
Os valores devem sempre estar normalizados.
\begin{itemize}
  \item \textbf{Cores RGB}. Este método foi descrito anteriormente.
  \item \textbf{Concentração de bordas}. Calcula-se, para cada pixel, o número de pixels de bordas presentes em uma vizinhança
      próxima. Divide-se o valor obtido pelo número total de pixels da imagem.
  \item \textbf{Concentração de bordas de orientação igual}. Computa-se, para cada ponto de uma borda, a distância para o ponto de borda mais 
  próximo que possui a mesma direção. Dividimos o valor de cada classe pelo número de pontos de borda a fim de normalizar os dados.
  \item \textbf{Texturização}. Para cada pixel, o algoritmo conta o número de vizinhos que variam em um valor menor que um limiar
      pré-determinado. Divide-se o valor obtido pelo número total de pixels da imagem.
  \item \textbf{Direção da textura}. É realizada a detecção de bordas da imagem. Utiliza-se então o ângulo dos vetores
      normais a essas bordas para a construção do histograma. Note que a orientação dos velores não é importante e ângulos maiores 
      que 180 graus devem ser invertidos. Dividimos o valor de cada classe pelo número de bordas a fim de normalizar os dados.
\end{itemize}
~\cite{JointHistogram, VisualCorrespondence, RobotVision} apresentam outros critérios que também podem ser utilizados. 


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\subsection {HSV}

HSV é uma sigla em inglês para \textit{Hue, Saturation, Value} que pode ser traduzida para o português como, respectivamente:
Matiz, Saturação e Valor. Apesar de ser menos comum do que o RGB e o YCbCr, é um dos mais comuns entre os sistemas de representação
cilíndricos e o único abordado neste capítulo. Por serem significantemente mais intuitivos, os sistemas cilíndricos podem ser úteis em diversas
situações, como os seletores de cor (\textit{color pickers}), por exemplo.

A principal motivação para a criação do HSV foi a elaboração de uma forma de representação mais natural aos humanos.
A variação das intensidades em cada componente RGB que leva de uma cor à outra cor semelhante pode não ser nem um pouco intuitiva.
O HSV foi proposto como uma solução para este problema, sendo mais semelhante ao que um artista faz ao misturar cores,
por exemplo. O sistema é composto pelas três seguintes componentes, ilustradas pela primeira imagem da figura~\ref{fig:hsv}:
\begin{itemize}
 \item \textbf{Matiz (tonalidade):} representa a cor, variando do vermelho até o magenta. No cilíndro HSV, é representado pelo ângulo.
 \item \textbf{Saturação (pureza):} indica uma menor ou maior intensidade da tonalidade. No cilíndro HSV, é representado pela distância do centro.  
 \item \textbf{Valor (brilho):} traduz a luminosidade ou o brilho da cor. No cilíndro HSV, é representado pela altura do cilíndro.
\end{itemize}

\begin{figure}[H]
	\includegraphics[width=0.5\textwidth]{imagens/antigas/hsv}
	\includegraphics[width=0.46\textwidth]{imagens/antigas/color_picker}
	\caption{Cilíndro HSV~\cite{Bovik} e um exemplo de \textit{color picker} padrão do Windows}
	\label{fig:hsv}
\end{figure}

%%% A REFERENCIA DESTA IMAGEM ESTÁ ERRADA!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

As transformações entre o RGB e o HSV são mais relativamente complicadas e são dadas pelas fórmulas à seguir.
Para as fórmulas, deveremos transformar os valores RGB para o intervalo [0,1]. Sejam $MAX$ e $MIN$ o valor 
máximo e mínimo de cada componente R, G e B:

\begin{itemize}
  \item \textbf{RGB para HSV:}
    \begin{equation*}
      H = 
      \left\{\begin{matrix}
	  60*(\frac{G-B}{MAX-MIN} ), 		& se\: MAX=R\: e\: G\geq B \\ 
	  60*(\frac{G-B}{MAX-MIN} ) + 360,	& se\: MAX=R\: e\: G\l B \\ 
	  60*(\frac{B-R}{MAX-MIN} ) + 120,	& se\: MAX=G \\ 
	  60*(\frac{R-G}{MAX-MIN} ) + 240,	& se\: MAX=B \\
      \end{matrix}\right.
    \end{equation*}

    \begin{equation*}
      S = \frac{MAX-MIN}{MAX}
    \end{equation*}

    \begin{equation*}
      V = MAX
    \end{equation*}

  \item \textbf{HSV para RGB}
    \begin{equation*}
      {H}' = \frac{H}{60}
    \end{equation*}
    \begin{equation*}
      X = C(1-|{H}' mod2 - 1|)
    \end{equation*}
    \begin{equation*}
      (R_{1},G_{1},B_{1} ) = 
      \left\{\begin{matrix}
	  (0,0,0), 		& se\: H\: for\: indefinido\\ 
	  (C,X,0),		& se\: 0\leq{H}'<1 \\ 
	  (X,C,0),		& se\: 1\leq{H}'<2 \\
	  (0,C,X),		& se\: 2\leq{H}'<3 \\
	  (0,X,C),		& se\: 3\leq{H}'<4 \\
	  (X,0,C),		& se\: 4\leq{H}'<5 \\
	  (C,0,X),		& se\: 5\leq{H}'<6 \\
      \end{matrix}\right.
    \end{equation*}
    Finalmente,
    \begin{equation*}
      m = C-V
    \end{equation*}
    \begin{equation*}
      (R,G,B) = (R_{1} + m, G_{1} + m, B_{1} + m)
    \end{equation*}

\end{itemize}

Vemos que as transformações são nítidamente mais complexas do que entre RGB e YCbCr e que também são não-lineares.


\section {Pré-processamento}

%não tirei de canto nenhum. ta certo?
Uma vez obtida a imagem de forma digital, pode-se aplicar inúmeras técnicas de manipulação de píxels para se obter diversos resultados. Os objetivos
principais desta manipulação são básicamente dois: (1) o aprimoramento da informação visual da imagem para a apresentação direta para o usuário (2) realização de  
um pré-processamento da imagem de forma a torná-la mais apropriada ou extrair características relevantes 
para a aplicação técnicas voltadas para a área de visão computacional~\cite{Gonzalez}

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\subsection{Metodologia histograma antiga}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Conforme mencionado nos capítulos anteriores, a comparação de histograma pode ser utilizada para a classificação de
imagens. Neste trabalho, foram empregados histogramas de cores, um para cada componente RGB. Desta maneira, foi avaliado
se a distribuição de cores das fotos é suficiente para distinguí-las.

Para construção do histograma, foram utilizados 256 baldes (\textit{bins}), cada qual contabilizando a frequência de ocorrência de
uma determinada intensidade de cor. O cálculo da diferença entre histogramas foi realizado de acordo com a seguinte
fórmula (correlação~\cite{OpenCVTutorials}):

\begin{equation*}
  d(H_{a},H_{b})=
  \frac{\sum_{i=1}^{n}[(H_{a}(i)-\bar{H_{a}})
                       (H_{b}(i)-\bar{H_{b}})] 
       }
       {\sqrt{[\sum_{i=1}^{n}(H_{a}(i)-\bar{H_{a}})^2] 
              [\sum_{i=1}^{n}(H_{b}(i)-\bar{H_{b}})^2]}
       } 
\end{equation*}

Onde, 
\begin{itemize}
 \item $d(x,y)$ é a diferença; 
 \item $H_{x}(i)$ é o valor de cada balde $i$ do histograma $x$;
 \item $\bar{H_{x}}$ é a média de todos os baldes do histograma $x$.
\end{itemize}

Foram então efetuadas as comparações entre as 90 imagens de cada monumento com a finalidade de se obter um
novo histograma, contendo os índices de similaridade entre o as fotos do monumento. Foram obtidas 4050 índices
para cada monumento (combinação de 90, 2 a 2).


Uma vez obtidos os resultados da comparação de histogramas para todas as combinações de monumentos, é preciso fazer um processamento destes resultados.
Deseja-se descobrir limiares que separe cada uma destas combinações, de forma que, obtido o resultado da comparação entre histogramas de dois
monumentos diferentes, possa-se dizer, a partir de um limiar, a qual monumento pertence aquela foto.

Para isso, será calculado o histograma dos resultados. Este histograma fornecerá uma representação visual e estatística da distribuição dos resultados,
possibilitando observar diferenças entre valores de comparação de imagens do mesmo monumento com valores de comparação de imagens de monumentos
diferentes.

Na a comparação de histogramas mesmo monumento, obtém-se 4005 resultados (combinação de 90, 2 a 2). 
Na a comparação de histogramas de monumentos diferentes, obtém-se 8100 resultados (90 fotos de cada monumento). Ao fazer o cálculo do
histograma de resultados, foi utilizado o valor 50 para o número de classes, valor este obtido empiricamente, mostrando ser suficiente
para mostrar a forma geral da distribuição, além de generalizar bem os resultados.

\subsubsection{Correlação}

Utilizando a correlação como método de comparação, espera-se que imagens parecidas resultem em valores próximos de 1. Desta forma,
o histograma esperado dos resultados da comparação de imagens de um mesmo monumento tenha muitos valores perto de 1 e poucos 
valores perto de 0, como mostrado na figura~\ref{fig:histograma_mesmo_monumento}

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=0.75\textwidth]{imagens/antigas/hist_correl_congresso_congresso_g}
	\caption{Histograma da comparação de imagens do Congresso Nacional com imagens do Congresso Nacional}
	\label{fig:histograma_mesmo_monumento}
\end{figure}

Por outro lado, quanto mais distintas as imagens, espera-se que os resultados sejam distantes de 1, ou seja, em torno de 0, ou próximos de -1.
Observando este fato, consegue-se calcular limiares sobrepondo histogramas. Para cada monumento, será sobreposto o histograma dos resultados
da comparação do monumento com ele mesmo (sendo esperado um histograma como o da figura~\ref{fig:histograma_mesmo_monumento}) com o histograma
do monumento com cada um dos outros monumentos (sendo esperados histogramas com poucos valores perto de 1).

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=0.75\textwidth]{imagens/antigas/hist_correl_congresso_museu_g}
	\caption{Histograma da comparação de imagens do Congresso Nacional com imagens do Museu}
	\label{fig:histograma_monumentos_diferentes}
\end{figure}

Como mostra a figura ~\ref{fig:histograma_monumentos_diferentes}, se for utilizado um limiar próximo da intercessão dos dois histogramas, pode-se
dizer, com uma margem elevada de certeza, a qual dos dois monumentos a imagem pertence. 
A área em que os dois histogramas se sobrepõem é uma área de incerteza e define uma margem de erro, de modo que imagens que tenham resultado
da comparação dentro dos valores extremos desta área não conseguem ser classificados como nenhum dos monumentos.

\section{Tabelas jeito atigo histograma}

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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% Correlação, RGB, Tamanho 100%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 100\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 95 & 3731 & 769 & 805 & 0.1077 & 70.85\% \\ 
	Catedral & 230 & 3709 & 791 & 670 & 0.2395 & 72.94\% \\ 
	Congresso & 114 & 3785 & 715 & 786 & 0.1319 & 72.20\% \\ 
	Ponte & 279 & 3329 & 1171 & 621 & 0.2374 & 66.81\% \\ 
	Teatro & 48 & 4053 & 447 & 852 & 0.0688 & 75.94\% \\ 
	Memorial JK & 469 & 2797 & 1703 & 431 & 0.3053 & 60.48\% \\ 
	\hline
	Média & 205.83 & 3567.33 & 932.67 & 694.17 & 0.1818 & 69.87\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 100%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 100\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 17 & 4388 & 112 & 883 & 0.0330 & 81.57\% \\ 
	Catedral & 74 & 4329 & 171 & 826 & 0.1293 & 81.54\% \\ 
	Congresso & 42 & 4356 & 144 & 858 & 0.0773 & 81.44\% \\ 
	Ponte & 147 & 4298 & 202 & 753 & 0.2354 & 82.31\% \\ 
	Teatro & 0 & 4469 & 31 & 900 & 0.0000 & 82.76\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4360 & 140 & 900 & 0.0000 & 80.74\% \\ 
	\hline
	Média & 46.67 & 4366.67 & 133.33 & 853.33 & 0.0792 & 81.73\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 100%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 100\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 3 & 4477 & 23 & 897 & 0.0065 & 82.96\% \\ 
	Catedral & 12 & 4466 & 34 & 888 & 0.0254 & 82.93\% \\ 
	Congresso & 15 & 4499 & 1 & 885 & 0.0328 & 83.59\% \\ 
	Ponte & 54 & 4470 & 30 & 846 & 0.1098 & 83.78\% \\ 
	Teatro & 0 & 4485 & 15 & 900 & 0.0000 & 83.06\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4492 & 8 & 900 & 0.0000 & 83.19\% \\ 
	\hline
	Média & 14.00 & 4481.50 & 18.50 & 886.00 & 0.0291 & 83.25\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 50%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 50\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 95 & 3732 & 768 & 805 & 0.1078 & 70.87\% \\ 
	Catedral & 228 & 3711 & 789 & 672 & 0.2379 & 72.94\% \\ 
	Congresso & 112 & 3805 & 695 & 788 & 0.1312 & 72.54\% \\ 
	Ponte & 279 & 3339 & 1161 & 621 & 0.2385 & 67.00\% \\ 
	Teatro & 48 & 4053 & 447 & 852 & 0.0688 & 75.94\% \\ 
	Memorial JK & 468 & 2797 & 1703 & 432 & 0.3048 & 60.46\% \\ 
	\hline
	Média & 205.00 & 3572.83 & 927.17 & 695.00 & 0.1815 & 69.96\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 50%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 50\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 17 & 4388 & 112 & 883 & 0.0330 & 81.57\% \\ 
	Catedral & 73 & 4330 & 170 & 827 & 0.1277 & 81.54\% \\ 
	Congresso & 34 & 4357 & 143 & 866 & 0.0631 & 81.31\% \\ 
	Ponte & 147 & 4300 & 200 & 753 & 0.2358 & 82.35\% \\ 
	Teatro & 0 & 4469 & 31 & 900 & 0.0000 & 82.76\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4361 & 139 & 900 & 0.0000 & 80.76\% \\ 
	\hline
	Média & 45.17 & 4367.50 & 132.50 & 854.83 & 0.0766 & 81.72\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 50%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 50\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 3 & 4477 & 23 & 897 & 0.0065 & 82.96\% \\ 
	Catedral & 12 & 4467 & 33 & 888 & 0.0254 & 82.94\% \\ 
	Congresso & 15 & 4499 & 1 & 885 & 0.0328 & 83.59\% \\ 
	Ponte & 54 & 4470 & 30 & 846 & 0.1098 & 83.78\% \\ 
	Teatro & 0 & 4485 & 15 & 900 & 0.0000 & 83.06\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4492 & 8 & 900 & 0.0000 & 83.19\% \\ 
	\hline
	Média & 14.00 & 4481.67 & 18.33 & 886.00 & 0.0291 & 83.25\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 25%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 25\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 115 & 3625 & 875 & 785 & 0.1217 & 69.26\% \\ 
	Catedral & 202 & 3799 & 701 & 698 & 0.2241 & 74.09\% \\ 
	Congresso & 112 & 3800 & 700 & 788 & 0.1308 & 72.44\% \\ 
	Ponte & 276 & 3363 & 1137 & 624 & 0.2387 & 67.39\% \\ 
	Teatro & 46 & 4061 & 439 & 854 & 0.0664 & 76.06\% \\ 
	Memorial JK & 432 & 2832 & 1668 & 468 & 0.2880 & 60.44\% \\ 
	\hline
	Média & 197.17 & 3580.00 & 920.00 & 702.83 & 0.1783 & 69.95\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 25%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 25\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 19 & 4378 & 122 & 881 & 0.0365 & 81.43\% \\ 
	Catedral & 62 & 4373 & 127 & 838 & 0.1139 & 82.13\% \\ 
	Congresso & 36 & 4355 & 145 & 864 & 0.0666 & 81.31\% \\ 
	Ponte & 146 & 4318 & 182 & 754 & 0.2378 & 82.67\% \\ 
	Teatro & 0 & 4471 & 29 & 900 & 0.0000 & 82.80\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4360 & 140 & 900 & 0.0000 & 80.74\% \\ 
	\hline
	Média & 43.83 & 4375.83 & 124.17 & 856.17 & 0.0758 & 81.85\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, RGB, Tamanho 25%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, RGB, Tamanho 25\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 4 & 4475 & 25 & 896 & 0.0086 & 82.94\% \\ 
	Catedral & 8 & 4477 & 23 & 892 & 0.0172 & 83.06\% \\ 
	Congresso & 15 & 4500 & 0 & 885 & 0.0328 & 83.61\% \\ 
	Ponte & 50 & 4474 & 26 & 850 & 0.1025 & 83.78\% \\ 
	Teatro & 0 & 4487 & 13 & 900 & 0.0000 & 83.09\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4492 & 8 & 900 & 0.0000 & 83.19\% \\ 
	\hline
	Média & 12.83 & 4484.17 & 15.83 & 887.17 & 0.0268 & 83.28\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 251 & 2854 & 1646 & 649 & 0.1795 & 57.50\% \\ 
	Catedral & 746 & 3475 & 1025 & 154 & 0.5586 & 78.17\% \\ 
	Congresso & 254 & 3656 & 844 & 646 & 0.2543 & 72.41\% \\ 
	Ponte & 368 & 3012 & 1488 & 532 & 0.2671 & 62.59\% \\ 
	Teatro & 381 & 3838 & 662 & 519 & 0.3922 & 78.13\% \\ 
	Memorial JK & 103 & 3847 & 653 & 797 & 0.1244 & 73.15\% \\ 
	\hline
	Média & 350.50 & 3447.00 & 1053.00 & 549.50 & 0.2960 & 70.32\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 59 & 4313 & 187 & 841 & 0.1030 & 80.96\% \\ 
	Catedral & 471 & 4274 & 226 & 429 & 0.5899 & 87.87\% \\ 
	Congresso & 57 & 4482 & 18 & 843 & 0.1169 & 84.06\% \\ 
	Ponte & 124 & 4213 & 287 & 776 & 0.1892 & 80.31\% \\ 
	Teatro & 33 & 4466 & 34 & 867 & 0.0683 & 83.31\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4475 & 25 & 900 & 0.0000 & 82.87\% \\ 
	\hline
	Média & 124.00 & 4370.50 & 129.50 & 776.00 & 0.1779 & 83.23\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4472 & 28 & 899 & 0.0022 & 82.83\% \\ 
	Catedral & 59 & 4479 & 21 & 841 & 0.1204 & 84.04\% \\ 
	Congresso & 2 & 4500 & 0 & 898 & 0.0044 & 83.37\% \\ 
	Ponte & 42 & 4447 & 53 & 858 & 0.0844 & 83.13\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	\hline
	Média & 17.33 & 4483.00 & 17.00 & 882.67 & 0.0352 & 83.34\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 251 & 2856 & 1644 & 649 & 0.1796 & 57.54\% \\ 
	Catedral & 746 & 3477 & 1023 & 154 & 0.5590 & 78.20\% \\ 
	Congresso & 253 & 3627 & 873 & 647 & 0.2498 & 71.85\% \\ 
	Ponte & 344 & 3138 & 1362 & 556 & 0.2640 & 64.48\% \\ 
	Teatro & 382 & 3837 & 663 & 518 & 0.3928 & 78.13\% \\ 
	Memorial JK & 103 & 3848 & 652 & 797 & 0.1245 & 73.17\% \\ 
	\hline
	Média & 346.50 & 3463.83 & 1036.17 & 553.50 & 0.2949 & 70.56\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 59 & 4313 & 187 & 841 & 0.1030 & 80.96\% \\ 
	Catedral & 472 & 4274 & 226 & 428 & 0.5907 & 87.89\% \\ 
	Congresso & 57 & 4480 & 20 & 843 & 0.1167 & 84.02\% \\ 
	Ponte & 114 & 4258 & 242 & 786 & 0.1815 & 80.96\% \\ 
	Teatro & 33 & 4466 & 34 & 867 & 0.0683 & 83.31\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4475 & 25 & 900 & 0.0000 & 82.87\% \\ 
	\hline
	Média & 122.50 & 4377.67 & 122.33 & 777.50 & 0.1767 & 83.34\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4472 & 28 & 899 & 0.0022 & 82.83\% \\ 
	Catedral & 58 & 4479 & 21 & 842 & 0.1185 & 84.02\% \\ 
	Congresso & 2 & 4500 & 0 & 898 & 0.0044 & 83.37\% \\ 
	Ponte & 42 & 4450 & 50 & 858 & 0.0847 & 83.19\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	\hline
	Média & 17.17 & 4483.50 & 16.50 & 882.83 & 0.0350 & 83.35\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 253 & 2855 & 1645 & 647 & 0.1808 & 57.56\% \\ 
	Catedral & 745 & 3425 & 1075 & 155 & 0.5478 & 77.22\% \\ 
	Congresso & 255 & 3649 & 851 & 645 & 0.2542 & 72.30\% \\ 
	Ponte & 369 & 3009 & 1491 & 531 & 0.2674 & 62.56\% \\ 
	Teatro & 382 & 3836 & 664 & 518 & 0.3926 & 78.11\% \\ 
	Memorial JK & 481 & 2483 & 2017 & 419 & 0.2831 & 54.89\% \\ 
	\hline
	Média & 414.17 & 3209.50 & 1290.50 & 485.83 & 0.3210 & 67.10\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 




% Correlação, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 59 & 4312 & 188 & 841 & 0.1029 & 80.94\% \\ 
	Catedral & 475 & 4268 & 232 & 425 & 0.5912 & 87.83\% \\ 
	Congresso & 58 & 4482 & 18 & 842 & 0.1189 & 84.07\% \\ 
	Ponte & 124 & 4211 & 289 & 776 & 0.1889 & 80.28\% \\ 
	Teatro & 33 & 4466 & 34 & 867 & 0.0683 & 83.31\% \\ 
	Memorial JK & 57 & 4421 & 79 & 843 & 0.1100 & 82.93\% \\ 
	\hline
	Média & 134.33 & 4360.00 & 140.00 & 765.67 & 0.1967 & 83.23\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Correlação, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Correlação, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4472 & 28 & 899 & 0.0022 & 82.83\% \\ 
	Catedral & 71 & 4476 & 24 & 829 & 0.1427 & 84.20\% \\ 
	Congresso & 2 & 4500 & 0 & 898 & 0.0044 & 83.37\% \\ 
	Ponte & 42 & 4447 & 53 & 858 & 0.0844 & 83.13\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4499 & 1 & 900 & 0.0000 & 83.31\% \\ 
	\hline
	Média & 19.33 & 4482.33 & 17.67 & 880.67 & 0.0390 & 83.36\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 100%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 100\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 79 & 3540 & 960 & 821 & 0.0815 & 67.02\% \\ 
	Catedral & 134 & 4418 & 82 & 766 & 0.2401 & 84.30\% \\ 
	Congresso & 46 & 4441 & 59 & 854 & 0.0915 & 83.09\% \\ 
	Ponte & 238 & 3282 & 1218 & 662 & 0.2020 & 65.19\% \\ 
	Teatro & 65 & 4186 & 314 & 835 & 0.1016 & 78.72\% \\ 
	Memorial JK & 235 & 3519 & 981 & 665 & 0.2221 & 69.52\% \\ 
	\hline
	Média & 132.83 & 3897.67 & 602.33 & 767.17 & 0.1565 & 74.64\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 100%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 100\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 25 & 4289 & 211 & 875 & 0.0440 & 79.89\% \\ 
	Catedral & 58 & 4499 & 1 & 842 & 0.1210 & 84.39\% \\ 
	Congresso & 15 & 4496 & 4 & 885 & 0.0326 & 83.54\% \\ 
	Ponte & 111 & 4323 & 177 & 789 & 0.1869 & 82.11\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 29 & 4316 & 184 & 871 & 0.0521 & 80.46\% \\ 
	\hline
	Média & 39.67 & 4403.83 & 96.17 & 860.33 & 0.0728 & 82.29\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 100%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 100\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 5 & 4467 & 33 & 895 & 0.0107 & 82.81\% \\ 
	Catedral & 14 & 4500 & 0 & 886 & 0.0306 & 83.59\% \\ 
	Congresso & 2 & 4500 & 0 & 898 & 0.0044 & 83.37\% \\ 
	Ponte & 34 & 4473 & 27 & 866 & 0.0708 & 83.46\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4431 & 69 & 900 & 0.0000 & 82.06\% \\ 
	\hline
	Média & 9.17 & 4478.50 & 21.50 & 890.83 & 0.0194 & 83.10\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 50%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 50\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 79 & 3537 & 963 & 821 & 0.0814 & 66.96\% \\ 
	Catedral & 129 & 4420 & 80 & 771 & 0.2326 & 84.24\% \\ 
	Congresso & 46 & 4443 & 57 & 854 & 0.0917 & 83.13\% \\ 
	Ponte & 245 & 3264 & 1236 & 655 & 0.2058 & 64.98\% \\ 
	Teatro & 65 & 4176 & 324 & 835 & 0.1009 & 78.54\% \\ 
	Memorial JK & 230 & 3536 & 964 & 670 & 0.2197 & 69.74\% \\ 
	\hline
	Média & 132.33 & 3896.00 & 604.00 & 767.67 & 0.1553 & 74.60\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 50%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 50\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 25 & 4289 & 211 & 875 & 0.0440 & 79.89\% \\ 
	Catedral & 59 & 4500 & 0 & 841 & 0.1230 & 84.43\% \\ 
	Congresso & 14 & 4496 & 4 & 886 & 0.0305 & 83.52\% \\ 
	Ponte & 116 & 4304 & 196 & 784 & 0.1914 & 81.85\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 27 & 4329 & 171 & 873 & 0.0492 & 80.67\% \\ 
	\hline
	Média & 40.17 & 4403.00 & 97.00 & 859.83 & 0.0730 & 82.28\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 50%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 50\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 5 & 4468 & 32 & 895 & 0.0107 & 82.83\% \\ 
	Catedral & 12 & 4500 & 0 & 888 & 0.0263 & 83.56\% \\ 
	Congresso & 2 & 4500 & 0 & 898 & 0.0044 & 83.37\% \\ 
	Ponte & 35 & 4466 & 34 & 865 & 0.0722 & 83.35\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4440 & 60 & 900 & 0.0000 & 82.22\% \\ 
	\hline
	Média & 9.00 & 4479.00 & 21.00 & 891.00 & 0.0189 & 83.11\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 25%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 25\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 80 & 3507 & 993 & 820 & 0.0811 & 66.43\% \\ 
	Catedral & 127 & 4421 & 79 & 773 & 0.2297 & 84.22\% \\ 
	Congresso & 45 & 4446 & 54 & 855 & 0.0901 & 83.17\% \\ 
	Ponte & 249 & 3253 & 1247 & 651 & 0.2078 & 64.85\% \\ 
	Teatro & 65 & 4181 & 319 & 835 & 0.1012 & 78.63\% \\ 
	Memorial JK & 225 & 3556 & 944 & 675 & 0.2175 & 70.02\% \\ 
	\hline
	Média & 131.83 & 3894.00 & 606.00 & 768.17 & 0.1546 & 74.55\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 25%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 25\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 25 & 4280 & 220 & 875 & 0.0437 & 79.72\% \\ 
	Catedral & 60 & 4500 & 0 & 840 & 0.1250 & 84.44\% \\ 
	Congresso & 12 & 4497 & 3 & 888 & 0.0262 & 83.50\% \\ 
	Ponte & 124 & 4276 & 224 & 776 & 0.1987 & 81.48\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 25 & 4322 & 178 & 875 & 0.0453 & 80.50\% \\ 
	\hline
	Média & 41.00 & 4395.83 & 104.17 & 859.00 & 0.0732 & 82.16\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, RGB, Tamanho 25%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, RGB, Tamanho 25\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 5 & 4456 & 44 & 895 & 0.0105 & 82.61\% \\ 
	Catedral & 11 & 4500 & 0 & 889 & 0.0241 & 83.54\% \\ 
	Congresso & 2 & 4500 & 0 & 898 & 0.0044 & 83.37\% \\ 
	Ponte & 41 & 4464 & 36 & 859 & 0.0839 & 83.43\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4434 & 66 & 900 & 0.0000 & 82.11\% \\ 
	\hline
	Média & 9.83 & 4475.67 & 24.33 & 890.17 & 0.0205 & 83.06\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 230 & 3162 & 1338 & 670 & 0.1864 & 62.81\% \\ 
	Catedral & 713 & 3735 & 765 & 187 & 0.5997 & 82.37\% \\ 
	Congresso & 323 & 4065 & 435 & 577 & 0.3896 & 81.26\% \\ 
	Ponte & 258 & 3339 & 1161 & 642 & 0.2225 & 66.61\% \\ 
	Teatro & 144 & 4323 & 177 & 756 & 0.2359 & 82.72\% \\ 
	Memorial JK & 449 & 2792 & 1708 & 451 & 0.2938 & 60.02\% \\ 
	\hline
	Média & 352.83 & 3569.33 & 930.67 & 547.17 & 0.3213 & 72.63\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 10 & 4411 & 89 & 890 & 0.0200 & 81.87\% \\ 
	Catedral & 375 & 4374 & 126 & 525 & 0.5353 & 87.94\% \\ 
	Congresso & 38 & 4487 & 13 & 862 & 0.0799 & 83.80\% \\ 
	Ponte & 104 & 4307 & 193 & 796 & 0.1738 & 81.69\% \\ 
	Teatro & 27 & 4496 & 4 & 873 & 0.0580 & 83.76\% \\ 
	Memorial JK & 110 & 4394 & 106 & 790 & 0.1971 & 83.41\% \\ 
	\hline
	Média & 110.67 & 4411.50 & 88.50 & 789.33 & 0.1774 & 83.74\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4491 & 9 & 899 & 0.0022 & 83.19\% \\ 
	Catedral & 20 & 4500 & 0 & 880 & 0.0435 & 83.70\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 32 & 4444 & 56 & 868 & 0.0648 & 82.89\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 14 & 4498 & 2 & 886 & 0.0306 & 83.56\% \\ 
	\hline
	Média & 11.17 & 4488.83 & 11.17 & 888.83 & 0.0235 & 83.33\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 228 & 3151 & 1349 & 672 & 0.1841 & 62.57\% \\ 
	Catedral & 715 & 3731 & 769 & 185 & 0.5998 & 82.33\% \\ 
	Congresso & 324 & 4065 & 435 & 576 & 0.3906 & 81.28\% \\ 
	Ponte & 258 & 3338 & 1162 & 642 & 0.2224 & 66.59\% \\ 
	Teatro & 144 & 4324 & 176 & 756 & 0.2361 & 82.74\% \\ 
	Memorial JK & 448 & 2791 & 1709 & 452 & 0.2931 & 59.98\% \\ 
	\hline
	Média & 352.83 & 3566.67 & 933.33 & 547.17 & 0.3210 & 72.58\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 10 & 4407 & 93 & 890 & 0.0199 & 81.80\% \\ 
	Catedral & 376 & 4374 & 126 & 524 & 0.5364 & 87.96\% \\ 
	Congresso & 38 & 4487 & 13 & 862 & 0.0799 & 83.80\% \\ 
	Ponte & 104 & 4306 & 194 & 796 & 0.1736 & 81.67\% \\ 
	Teatro & 27 & 4496 & 4 & 873 & 0.0580 & 83.76\% \\ 
	Memorial JK & 111 & 4394 & 106 & 789 & 0.1987 & 83.43\% \\ 
	\hline
	Média & 111.00 & 4410.67 & 89.33 & 789.00 & 0.1778 & 83.73\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4487 & 13 & 899 & 0.0022 & 83.11\% \\ 
	Catedral & 26 & 4500 & 0 & 874 & 0.0562 & 83.81\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 32 & 4444 & 56 & 868 & 0.0648 & 82.89\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 14 & 4498 & 2 & 886 & 0.0306 & 83.56\% \\ 
	\hline
	Média & 12.17 & 4488.17 & 11.83 & 887.83 & 0.0256 & 83.34\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 164 & 3286 & 1214 & 736 & 0.1440 & 63.89\% \\ 
	Catedral & 689 & 3819 & 681 & 211 & 0.6070 & 83.48\% \\ 
	Congresso & 323 & 4061 & 439 & 577 & 0.3887 & 81.19\% \\ 
	Ponte & 245 & 3416 & 1084 & 655 & 0.2198 & 67.80\% \\ 
	Teatro & 143 & 4324 & 176 & 757 & 0.2346 & 82.72\% \\ 
	Memorial JK & 458 & 2780 & 1720 & 442 & 0.2976 & 59.96\% \\ 
	\hline
	Média & 337.00 & 3614.33 & 885.67 & 563.00 & 0.3153 & 73.17\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 12 & 4435 & 65 & 888 & 0.0246 & 82.35\% \\ 
	Catedral & 358 & 4383 & 117 & 542 & 0.5207 & 87.80\% \\ 
	Congresso & 38 & 4488 & 12 & 862 & 0.0800 & 83.81\% \\ 
	Ponte & 99 & 4329 & 171 & 801 & 0.1692 & 82.00\% \\ 
	Teatro & 27 & 4497 & 3 & 873 & 0.0581 & 83.78\% \\ 
	Memorial JK & 116 & 4390 & 110 & 784 & 0.2060 & 83.44\% \\ 
	\hline
	Média & 108.33 & 4420.33 & 79.67 & 791.67 & 0.1764 & 83.86\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Chi-quadrado, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4492 & 8 & 899 & 0.0022 & 83.20\% \\ 
	Catedral & 23 & 4500 & 0 & 877 & 0.0498 & 83.76\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 29 & 4447 & 53 & 871 & 0.0591 & 82.89\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 15 & 4498 & 2 & 885 & 0.0327 & 83.57\% \\ 
	\hline
	Média & 11.33 & 4489.50 & 10.50 & 888.67 & 0.0240 & 83.35\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 100%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 100\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 80 & 3520 & 980 & 820 & 0.0816 & 66.67\% \\ 
	Catedral & 129 & 4419 & 81 & 771 & 0.2324 & 84.22\% \\ 
	Congresso & 44 & 4468 & 32 & 856 & 0.0902 & 83.56\% \\ 
	Ponte & 244 & 3256 & 1244 & 656 & 0.2044 & 64.81\% \\ 
	Teatro & 61 & 4229 & 271 & 839 & 0.0990 & 79.44\% \\ 
	Memorial JK & 34 & 4275 & 225 & 866 & 0.0587 & 79.80\% \\ 
	\hline
	Média & 98.67 & 4027.83 & 472.17 & 801.33 & 0.1277 & 76.42\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 100%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 100\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 26 & 4297 & 203 & 874 & 0.0461 & 80.06\% \\ 
	Catedral & 58 & 4500 & 0 & 842 & 0.1211 & 84.41\% \\ 
	Congresso & 9 & 4498 & 2 & 891 & 0.0198 & 83.46\% \\ 
	Ponte & 116 & 4330 & 170 & 784 & 0.1956 & 82.33\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4432 & 68 & 900 & 0.0000 & 82.07\% \\ 
	\hline
	Média & 34.83 & 4426.17 & 73.83 & 865.17 & 0.0638 & 82.61\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 100%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 100\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 5 & 4466 & 34 & 895 & 0.0106 & 82.80\% \\ 
	Catedral & 16 & 4500 & 0 & 884 & 0.0349 & 83.63\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 34 & 4472 & 28 & 866 & 0.0707 & 83.44\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4499 & 1 & 900 & 0.0000 & 83.31\% \\ 
	\hline
	Média & 9.17 & 4489.50 & 10.50 & 890.83 & 0.0194 & 83.31\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 50%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 50\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 80 & 3503 & 997 & 820 & 0.0809 & 66.35\% \\ 
	Catedral & 139 & 4421 & 79 & 761 & 0.2487 & 84.44\% \\ 
	Congresso & 43 & 4469 & 31 & 857 & 0.0883 & 83.56\% \\ 
	Ponte & 243 & 3259 & 1241 & 657 & 0.2039 & 64.85\% \\ 
	Teatro & 68 & 4187 & 313 & 832 & 0.1062 & 78.80\% \\ 
	Memorial JK & 34 & 4276 & 224 & 866 & 0.0587 & 79.81\% \\ 
	\hline
	Média & 101.17 & 4019.17 & 480.83 & 798.83 & 0.1311 & 76.30\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 50%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 50\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 26 & 4289 & 211 & 874 & 0.0457 & 79.91\% \\ 
	Catedral & 61 & 4500 & 0 & 839 & 0.1270 & 84.46\% \\ 
	Congresso & 9 & 4498 & 2 & 891 & 0.0198 & 83.46\% \\ 
	Ponte & 116 & 4336 & 164 & 784 & 0.1966 & 82.44\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4433 & 67 & 900 & 0.0000 & 82.09\% \\ 
	\hline
	Média & 35.33 & 4426.00 & 74.00 & 864.67 & 0.0648 & 82.62\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 50%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 50\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 5 & 4453 & 47 & 895 & 0.0105 & 82.56\% \\ 
	Catedral & 17 & 4500 & 0 & 883 & 0.0371 & 83.65\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 34 & 4475 & 25 & 866 & 0.0709 & 83.50\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4499 & 1 & 900 & 0.0000 & 83.31\% \\ 
	\hline
	Média & 9.33 & 4487.83 & 12.17 & 890.67 & 0.0197 & 83.28\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 25%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 25\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 79 & 3493 & 1007 & 821 & 0.0796 & 66.15\% \\ 
	Catedral & 130 & 4419 & 81 & 770 & 0.2340 & 84.24\% \\ 
	Congresso & 45 & 4469 & 31 & 855 & 0.0922 & 83.59\% \\ 
	Ponte & 248 & 3251 & 1249 & 652 & 0.2069 & 64.80\% \\ 
	Teatro & 49 & 4290 & 210 & 851 & 0.0846 & 80.35\% \\ 
	Memorial JK & 34 & 4280 & 220 & 866 & 0.0589 & 79.89\% \\ 
	\hline
	Média & 97.50 & 4033.67 & 466.33 & 802.50 & 0.1260 & 76.50\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 25%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 25\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 25 & 4283 & 217 & 875 & 0.0438 & 79.78\% \\ 
	Catedral & 58 & 4500 & 0 & 842 & 0.1211 & 84.41\% \\ 
	Congresso & 10 & 4498 & 2 & 890 & 0.0219 & 83.48\% \\ 
	Ponte & 123 & 4305 & 195 & 777 & 0.2020 & 82.00\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4429 & 71 & 900 & 0.0000 & 82.02\% \\ 
	\hline
	Média & 36.00 & 4419.17 & 80.83 & 864.00 & 0.0648 & 82.50\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, RGB, Tamanho 25%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, RGB, Tamanho 25\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 5 & 4452 & 48 & 895 & 0.0105 & 82.54\% \\ 
	Catedral & 16 & 4500 & 0 & 884 & 0.0349 & 83.63\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 38 & 4467 & 33 & 862 & 0.0783 & 83.43\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4499 & 1 & 900 & 0.0000 & 83.31\% \\ 
	\hline
	Média & 9.83 & 4486.33 & 13.67 & 890.17 & 0.0206 & 83.26\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 241 & 3038 & 1462 & 659 & 0.1852 & 60.72\% \\ 
	Catedral & 665 & 3889 & 611 & 235 & 0.6112 & 84.33\% \\ 
	Congresso & 346 & 3986 & 514 & 554 & 0.3932 & 80.22\% \\ 
	Ponte & 158 & 3772 & 728 & 742 & 0.1769 & 72.78\% \\ 
	Teatro & 124 & 4336 & 164 & 776 & 0.2088 & 82.59\% \\ 
	Memorial JK & 424 & 3339 & 1161 & 476 & 0.3412 & 69.69\% \\ 
	\hline
	Média & 326.33 & 3726.67 & 773.33 & 573.67 & 0.3194 & 75.06\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 23 & 4359 & 141 & 877 & 0.0432 & 81.15\% \\ 
	Catedral & 322 & 4414 & 86 & 578 & 0.4924 & 87.70\% \\ 
	Congresso & 44 & 4481 & 19 & 856 & 0.0914 & 83.80\% \\ 
	Ponte & 40 & 4428 & 72 & 860 & 0.0791 & 82.74\% \\ 
	Teatro & 28 & 4496 & 4 & 872 & 0.0601 & 83.78\% \\ 
	Memorial JK & 166 & 4468 & 32 & 734 & 0.3024 & 85.81\% \\ 
	\hline
	Média & 103.83 & 4441.00 & 59.00 & 796.17 & 0.1781 & 84.16\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 100%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 100\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4470 & 30 & 899 & 0.0021 & 82.80\% \\ 
	Catedral & 22 & 4500 & 0 & 878 & 0.0477 & 83.74\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 7 & 4471 & 29 & 893 & 0.0150 & 82.93\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	\hline
	Média & 5.00 & 4490.17 & 9.83 & 895.00 & 0.0108 & 83.24\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 241 & 3042 & 1458 & 659 & 0.1855 & 60.80\% \\ 
	Catedral & 665 & 3887 & 613 & 235 & 0.6107 & 84.30\% \\ 
	Congresso & 355 & 3943 & 557 & 545 & 0.3918 & 79.59\% \\ 
	Ponte & 158 & 3771 & 729 & 742 & 0.1768 & 72.76\% \\ 
	Teatro & 124 & 4336 & 164 & 776 & 0.2088 & 82.59\% \\ 
	Memorial JK & 425 & 3338 & 1162 & 475 & 0.3418 & 69.69\% \\ 
	\hline
	Média & 328.00 & 3719.50 & 780.50 & 572.00 & 0.3192 & 74.95\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 23 & 4360 & 140 & 877 & 0.0433 & 81.17\% \\ 
	Catedral & 317 & 4420 & 80 & 583 & 0.4888 & 87.72\% \\ 
	Congresso & 44 & 4477 & 23 & 856 & 0.0910 & 83.72\% \\ 
	Ponte & 40 & 4429 & 71 & 860 & 0.0791 & 82.76\% \\ 
	Teatro & 28 & 4494 & 6 & 872 & 0.0600 & 83.74\% \\ 
	Memorial JK & 164 & 4467 & 33 & 736 & 0.2990 & 85.76\% \\ 
	\hline
	Média & 102.67 & 4441.17 & 58.83 & 797.33 & 0.1769 & 84.15\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 50%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 50\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4468 & 32 & 899 & 0.0021 & 82.76\% \\ 
	Catedral & 28 & 4500 & 0 & 872 & 0.0603 & 83.85\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 7 & 4472 & 28 & 893 & 0.0150 & 82.94\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	\hline
	Média & 6.00 & 4490.00 & 10.00 & 894.00 & 0.0129 & 83.26\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{1}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{1}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 241 & 3036 & 1464 & 659 & 0.1850 & 60.69\% \\ 
	Catedral & 667 & 3886 & 614 & 233 & 0.6116 & 84.31\% \\ 
	Congresso & 349 & 3981 & 519 & 551 & 0.3948 & 80.19\% \\ 
	Ponte & 168 & 3752 & 748 & 732 & 0.1850 & 72.59\% \\ 
	Teatro & 130 & 4323 & 177 & 770 & 0.2154 & 82.46\% \\ 
	Memorial JK & 425 & 3333 & 1167 & 475 & 0.3411 & 69.59\% \\ 
	\hline
	Média & 330.00 & 3718.50 & 781.50 & 570.00 & 0.3222 & 74.97\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{2}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{2}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 23 & 4358 & 142 & 877 & 0.0432 & 81.13\% \\ 
	Catedral & 323 & 4412 & 88 & 577 & 0.4928 & 87.69\% \\ 
	Congresso & 43 & 4480 & 20 & 857 & 0.0893 & 83.76\% \\ 
	Ponte & 56 & 4424 & 76 & 844 & 0.1085 & 82.96\% \\ 
	Teatro & 29 & 4496 & 4 & 871 & 0.0622 & 83.80\% \\ 
	Memorial JK & 164 & 4464 & 36 & 736 & 0.2982 & 85.70\% \\ 
	\hline
	Média & 106.33 & 4439.00 & 61.00 & 793.67 & 0.1824 & 84.17\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 


% Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 25%, $V_{3}$ 
\begingroup 
\fontsize{9pt}{12pt}\selectfont 

    \resizebox{14.5cm}{2.5cm} {
	\resizebox{14.5cm}{2.5cm} {\begin{tabular}{ |l|c|c|c|c|c|c| } 
	\hline
	\multicolumn{7}{ |c| }{Bhattacharyya, YCbCr, Tamanho 25\%, $V_{3}$} \\ 
	\hline
	 & TP & TN & FP & FN & F-measure & Acurácia \\ 
	\hline
	Museu & 1 & 4469 & 31 & 899 & 0.0021 & 82.78\% \\ 
	Catedral & 22 & 4500 & 0 & 878 & 0.0477 & 83.74\% \\ 
	Congresso & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Ponte & 8 & 4469 & 31 & 892 & 0.0170 & 82.91\% \\ 
	Teatro & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	Memorial JK & 0 & 4500 & 0 & 900 & 0.0000 & 83.33\% \\ 
	\hline
	Média & 5.17 & 4489.67 & 10.33 & 894.83 & 0.0112 & 83.24\% \\ 
	\hline

	\end{tabular} } 
	}
\endgroup 
\begin{spacing}{2.25} \end{spacing} 







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